# 导入所需库
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据（假设从CSV文件读取）
data = pd.read_csv('financial_data.csv')

# 数据清洗 - 处理缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 使用向前填充法处理缺失值

# 数据转换 - 将某一列转换为数值类型
data['column_to_convert'] = data['column_to_convert'].astype(float)

# 特征工程 - 创建新变量
data['new_variable'] = data['variable1'] * data['variable2']

# 数据标准化或归一化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data[['scaled_column']] = scaler.fit_transform(data[['scaled_column']])

# 数据分组和聚合
grouped_data = data.groupby('category').agg({'target_variable': ['mean', 'std']})

# 这只是基础示例，实际应用可能涉及更复杂的统计分析、预测模型训练等